Cidades Inteligentes: Conceitos, plataformas e desafios

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2 Capítulo 1 Cidades Inteligentes: Conceitos, plataformas e desafios Fabio Kon, Eduardo Felipe Zambom Santana Abstract With the growth of the urban population, the infrastructural problems and limited resources of thousands of cities around the world affect negatively the lives of billions of people. Making cities smarter can help improving city services and increasing the quality of life of their citizens. Information and communication technologies (ICT) are a fundamental means to move towards smarter city environments. Using a software platform on top of which Smart City applications can be deployed facilitates the development and integration of such applications. However, there are, currently, significant technological and scientific challenges that must be faced by the ICT community before these platforms can be widely used. This chapter presents the state-of-the-art and the state-of-the-practice in Smart Cities environments. We analyze eleven smart city platforms and eleven smart city initiatives with respect to the most used enabling technologies as well as functional and non-functional requirements. Finally, we enumerate open research challenges and comment on our vision for the area in the future. Resumo Com o crescimento da população urbana, problemas de infraestrutura e de acesso limitado a recursos em diversas cidades ao redor mundo afetam negativamente a vida de bilhões de pessoas. Tornar as cidades mais inteligentes pode ajudar a melhorar os serviços urbanos aumentando a qualidade de vida de seus cidadãos. A Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) são meios fundamentais para esse objetivo. Uma plataforma de software pode ser usada para facilitar enormemente a criação e integração de aplicações robustas para cidades inteligentes. Entretanto, ainda existem desafios técnicos e científicos significativos que necessitam ser enfrentados antes que essas plataformas possam ser amplamente utilizadas. Este capítulo apresenta o estado da arte e o estado da prática em iniciativas e ambientes de cidades inteligentes. Para isso, analisamos onze

3 iniciativas internacionais de cidades inteligentes e onze projetos científicos para a criação de plataformas de software para cidades inteligentes. Descrevemos as tecnologias mais utilizadas por esses projetos e seus requisitos funcionais e não-funcionais. Finalmente, apresentamos os desafios de pesquisa ainda em aberto e discutimos a nossa visão para a área no futuro Introdução Desde 2009, a maior parte da população mundial vive em cidades (United Nations 2009) e a infraestrutura e os recursos existentes nessas cidades muitas vezes não são suficientes para comportar o crescimento e a concentração da população. Uma forma de enfrentar esse problema é tornando as cidades mais inteligentes, otimizando o uso dos seus recursos e infraestrutura de uma forma sustentável e melhorando a qualidade de vida de sua população. Para atingir esse objetivo, tecnologias de informação e comunicação (TIC) podem ser empregadas para coletar e analisar uma grande quantidade de informações geradas por diversas fontes de dados da cidade como, por exemplo, redes de sensores, sistemas de trânsito e dispositivos dos cidadãos. Esses dados podem ser utilizados de formas inovadoras e criativas para a criação de aplicações integradas que melhorem os serviços da cidade e o uso de seus recursos. Entretanto, usar todos os dados de uma forma efetiva e eficiente é um desafio bastante complexo. Neste capítulo serão mostradas aplicações e serviços de Cidades Inteligentes desenvolvidas em uma grande variedade de cenários, como por exemplo na melhoria e monitoramento do trânsito (Djahel et al. 2014; Barba et al. 2012), no monitoramento das condições da cidade (Vakali et al. 2014), para o controle de multidões (Franke et al. 2015), para o monitoramento do sistema de coleta de lixo (Perera et al. 2014), em sistemas de saúde (Hussain et al. 2015), de segurança pública (Galache et al. 2014) e o gerenciamento de recursos como água (Pérez-González and Díaz-Díaz 2015) e energia elétrica (Yamamoto et al. 2014). Um problema na maioria das aplicações de cidades inteligentes, é que normalmente os sistemas são direcionados a um problema específico e são desenvolvidos sempre desde o início com pouco reuso de software e sem a comunicação entre esses sistemas. Essa abordagem leva a um maior trabalho, ao uso não otimizado dos recursos e impede a criação de aplicações que necessitem de dados e serviços de diversos domínios, o que é uma das principais características de cidades inteligentes. Para resolver os problemas de integração entre as aplicações, uma das abordagens mais utilizadas tanto em pesquisas acadêmicas como em experimentos já realizados em algumas cidades é a utilização de uma plataforma de software que oferece diversos mecanismos e características não-funcionais para a utilização dos dados e serviços da cidade de uma forma integrada e com o objetivo de facilitar a implementação de aplicações de Cidades Inteligentes para cidadãos e administradores da cidade. No entanto, muitos desafios técnicos e de pesquisa ainda precisam ser resolvidos antes que ambientes de Cidades Inteligentes eficazes e robustos sejam completamente desenvolvidos. Alguns dos maiores desafios são: permitir a interoperabilidade entre os diversos componentes da cidade, garantir a privacidade e a segurança dos cidadãos e sistemas da cidade, gerenciar o armazenamento e o processamento de grandes quantidades

4 de dados, oferecer a escalabilidade necessária para o aumento da população da cidade e lidar com a heterogeneidade de dispositivos como sensores e smartphones. Este capítulo tem o objetivo de apresentar o conceito de Cidades Inteligentes, apontando as definições mais aceitas na literatura e discutindo as tecnologias necessárias para o desenvolvimento de cidades inteligentes. Depois serão descritas iniciativas realizadas em algumas cidades ao redor do mundo e projetos de pesquisa para a implementação de plataformas de software para Cidades Inteligentes incluindo os desafios técnicos e de pesquisa que ainda precisam ser resolvidos. O restante deste capítulo está organizado da seguinte maneira, a Seção 1.2 discute as mais citadas definições de cidades inteligentes. A Seção 1.3 apresenta as principais tecnologias utilizadas para a implantação de cidades inteligentes. A Seção 1.4 apresenta diversas iniciativas de cidades inteligentes ao redor do mundo. A Seção 1.5 descreve plataformas de cidades inteligentes desenvolvidas em projetos de pesquisa e comerciais. A Seção 1.6 apresenta os requisitos identificados a partir das plataformas e iniciativas analidas. A Seção 1.7 apresenta uma arquitetura de referência derivada a partir dos requisitos. A Seção 1.8 lista os principais desafios técnicos e de pesquisa para a criação de cidades inteligentes. A Seção 1.9 discute as implicações de Cidades Inteligentes para os diferentes papeis da cidade. Finalmente, a Seção 1.10 aponta as conclusões deste capítulo Definições de Cidades Inteligentes Nesta seção serão apresentadas e discutidas diversas definições de Cidades Inteligentes encontradas na literatura. Essas definições consideram desde as mudanças sociais esperadas com Cidades Inteligentes como o empoderamento e a melhora na qualidade de vida da população até o uso de TICs para a melhora na infraestrutura e nos serviços da cidade e na otimização do uso dos recursos da cidade. A Tabela 1.1 apresenta diversas definições de cidades inteligentes. A maioria dessas definições citam explicitamente que o objetivo de uma cidade inteligente é a melhoria da qualidade de vida do cidadão. Algumas definições (Giffinger et al. 2007; Guan 2012) não estabelecem por qual meio isso deve ser alcançado, enquanto outras definem que isso será alcançado através da construção de uma infraestrutura tecnológica para melhorar os serviços da cidade (Caragliu et al. 2011; Dameri 2013; Harrison et al. 2010). A maioria das definições citam a necessidade do uso de tecnologia da informação parar otimizar o uso da infraestrutura da cidade, o gerenciamento dos recursos e os serviços da cidade (Harrison et al. 2010; Washburn et al. 2009). Algumas dessas definições ainda adicionam a necessidade do desenvolvimento sustentável da cidade, com a melhoria no uso de recursos como água e energia elétrica (Caragliu et al. 2011; Dameri 2013). Um aspecto relevante é a necessidade de uma cidade inteligente facilitar também o crescimento econômico da cidade (Dameri 2013) possibilitando a inclusão e participação de toda a população na sociedade. Duas definições (Dameri 2013; Giffinger et al. 2007) citam a participação da sociedade na decisão dos governos através de governos participativos. Outras questões importantes levantadas pelas definições, é o monitoramento da infraestrutura da cidade, como ruas, pontes, linhas de trem (Hall et al. 2000), o monitoramento do uso de recursos como água e energia elétrica (Hall et al. 2000) e a integração

5 Tabela 1.1. Definições de Cidades Inteligentes Definição Autor A Smart City is a city well performing built on the smart combination of endowments and activities of self-decisive, independent and aware citizens (Giffinger et al. 2007) A city to be smart when investments in human and social capital and traditional (transport) and modern (ICT) communication infrastructure fuel sustainable economic growth and a high quality of life, with a wise management of natural resources, through participatory governance (Caragliu et al. 2011) A smart city is a well-defined geographical area, in which high technologies such as ICT, logistic, energy production, and so on, cooperate to create benefits for citizens in terms of well-being, inclusion and participation, environmental quality, intelligent development; it is governed by a well-defined pool of subjects, able to state the rules and policy for the city government and development (Dameri 2013) A city that monitors and integrates conditions of all of its critical infrastructures, including roads, bridges, tunnels, rails, subways, airports, seaports, communications, water, power, even major buildings, can better optimize its resources, plan its preventive maintenance activities, and monitor security aspects while maximizing services to its citizens (Hall et al. 2000) A city connecting the physical infrastructure, the IT infrastructure, the social infrastructure, and the business infrastructure to leverage the collective intelligence of the city (Harrison et al. 2010) A smart city, according to ICLEI, is a city that is prepared to provide conditions for a healthy and happy community under the challenging conditions that global, environmental, economic and social trends may bring. (Guan 2012) The use of Smart Computing technologies to make the critical infrastructure components and services of city which include city administration, education, healthcare, public safety, real estate, transportation, and utilities more intelligent, interconnected, and efficient (Washburn et al. 2009)

6 entre todos os serviços da cidade (Harrison et al. 2010; Washburn et al. 2009). Além das definições apresentadas anteriormente, Giffinger et al. (Giffinger et al. 2007) descreve seis dimensões para verificar o quão inteligente é uma cidade, que são: Smart Economy, Smart People, Smart Governance, Smart Mobility, Smart Environment e Smart Living, os quais traduzimos livremente como economia, população, governança, mobilidade, meio-ambiente e vida inteligentes. Muitos autores aceitam essa classificação (Hernández-Muñoz et al. 2011; Papa et al. 2013) e há ainda um benchmark desenvolvido para classificar as cidades mais inteligentes da Europa usando essas dimensões 1. Essas dimensões são definidas da seguinte forma: Economia Inteligente mede o quão bem preparada economicamente uma cidade está, utilizando parâmetros como qualidade das empresas instaladas e o seu ambiente para empreendedorismo. Algumas ações desenvolvidas relacionadas a esta dimensão são incentivos a empresas para o desenvolvimento de soluções tecnológicas para a cidade e a melhoria do ambiente de negócios com legislação adequada à inovação e infraestrutura para negócios. População Inteligente mede o desenvolvimento da população da cidade usando parâmetros como educação, emprego e renda. Algumas ações relacionadas a esta dimensão são projetos para inclusão digital dos cidadãos e programas de educação científica e tecnológica. Governança Inteligente mede o qualidade e transparência dos órgãos públicos municipais com parâmetros como facilidade no uso dos serviços públicos, investimentos em tecnologia e transparência nos dados e no uso de recursos da cidade. Algumas ações relacionadas a esta dimensão são a criação de governos participativos e a divulgação de informações sobre a cidade em portais de transparência e de dados abertos. Mobilidade Inteligente mede a facilidade da mobilidade na cidade nos diversos modais de transporte como ônibus, metrô, carro e bicicleta. Usa parâmetros como quilômetros de congestionamento, tamanho da malha metroviária e quantidade de pessoas que usam transporte público ou não-poluente. Algumas ações relacionadas a esta dimensão são o monitoramento em tempo real do fluxo nas vias da cidade, o uso de sensores para indicar vagas de estacionamento livres e aplicações para facilitar e incentivar o uso de transporte público e sustentável, tais como bicicletas. Meio-Ambiente Inteligente mede a sustentabilidade na cidade usando parâmetros como poluição ambiental, eficiência no uso de recursos como água e energia elétrica e a quantidade de lixo reciclado. Algumas ações relacionadas a esta dimensão são a medição da qualidade do ar e água da cidade, o uso de fontes renováveis de energia e a medição em tempo real dos recursos utilizados em residências. Vida Inteligente mede a qualidade de vida da população usando parâmetros como entretenimento, segurança e cultura como quantidade de áreas verdes, número de 1 Smarts Cities in Europe -

7 bibliotecas e taxa de homicídios da cidade. Algumas ações relacionadas a esta dimensão são o uso de aplicações para o acompanhamento da saúde de idosos, o processamento automático de imagens de câmeras de segurança e aplicativos que mostram os eventos culturais programados na cidade. Atualmente a expressão Cidades Inteligentes (Smart Cities) está bem estabelecido, porém existem algumas outras expressões que também indicam características similares à ideia de Cidades Inteligentes. Algumas dessas expressões são: Cidades Digitais (Digital City), Cidades do Conhecimento (Knowledge City) e Cidades Conectadas (Wired City). Neste capítulo apenas a expressão Cidades Inteligentes (Smart Cities) foi considerado, isso porque, atualmente ele é o mais utilizado, como mostra a Figura 1.1 gerada pela ferramenta Google Trends 2, a qual mostra a quantidade de buscas feitas por cada expressão. Além diss, essa expressão é a única que claramente define que a cidade deve disponibilizar serviços integrados aumentando a inteligência da cidade para melhorar a qualidade de vida do cidadão. Figura 1.1. Pesquisas relacionados a expressões relacionadas a Cidades Inteligentes As expressões Cidades Digitais e Cidades Conectadas estão relacionados ao fornecimento de serviços digitais aos cidadãos utilizando uma infraestrutura de TI, mas sem necessariamente a integração entre os diversos tipos de aplicações e domínios que podem existir em uma cidade. A expressão Cidade do Conhecimento, além de ser pouco usado, está relacionado mais ao domínio da educação, tendo o objetivo de empoderar o cidadão através da educação. Dois trabalhos apresentam uma discussão sobre essas diferentes expressões (Cocchia 2014; Yin et al. 2015). Existem iniciativas em diversas cidades ao redor do mundo, a maioria na Europa 2 Google Trends -

8 (Caragliu et al. 2011; Manville et al. 2014), diversas nos Estados Unidos 3, Japão e China (Liu and Peng 2013) e alguns projetos em outras partes do mundo como Brasil (Fortes et al. 2014), Emirados Árabes (Janajreh et al. 2013) e Coreia do Sul (Kshetri et al. 2014). Esses dados mostram que a grande maioria dos projetos estão concentrados em países desenvolvidos, existem alguns poucos projetos em países em desenvolvimento. Nenhum projeto foi encontrado nos países mais pobres do globo. A Figura 1.2 mostra um mapa com as iniciativas encontradas na literatura ou páginas dos projetos. Figura 1.2. Iniciativas de Cidades Inteligentes ao redor do mundo. Na Seção 1.4 deste capítulo serão apresentadas algumas dessas iniciativas de Cidades Inteligentes selecionadas pela qualidade e pela quantidade de informações encontradas sobre o projeto Tecnologias e Conceitos Apresentamos agora as principais tecnologias usadas na criação da infraestrutura de uma cidade inteligente, i.e., (1) Internet das Coisas, para possibilitar a conexão de diversos dispositivos na rede da cidade como sensores, sinais de trânsito e dispositivos de usuários; (2) Big Data, viabilizando o armazenamento e o processamento de grandes quantidades de dados coletados na cidade e (3) Computação em Nuvem, fornecendo um ambiente escalável e elástico que suporte a grande demanda de recursos computacionais necessários em uma cidade inteligente Internet das Coisas A Internet das Coisas (Internet of Things ou IoT) é a conexão de objetos do cotidiano, tais como lâmpadas para iluminação pública, semáforos de trânsito, sensores de qualidade de água e ar, câmeras de vídeo, etc. à rede Internet. Os objetos devem ser identificados com um nome único, sua posição e estado conhecidos, e devem ser acessíveis por meio de uma rede interoperável (Coetzee and Eksteen 2011) Smartest Cities in USA -

9 Podem haver uma grande variedade de Coisas"conectadas em um sistema de IoT, desde celulares, relógios e computadores até veículos e geladeiras. O Cluster of European Research Projects on IoT (Sundmaeker et al. 2010) define Coisas como participantes ativos da rede que são capazes de interagir e comunicar-se com outros elementos da rede e com o ambiente. Essa comunicação ocorre para a troca de dados e informações sobre o ambiente. A Internet das Coisas conecta o mundo digital e físico adicionando serviços e inteligência para a internet sem a intervenção direta de seres humanos. Podemos destacar três componentes principais em um sistema de IoT: (1) o hardware, como sensores, atuadores e aparelhos de comunicação; (2) o middleware para o processamento e armazenamento dos dados capturados pelo hardware e (3) uma camada de apresentação na qual usuários ou administradores do sistema podem acessar, manipular e analisar os dados (Gubbi et al. 2013). A Internet das Coisas é bastante adequada para o gerenciamento dos milhares de dispositivos que estarão conectados em uma cidade inteligente. Assim, os dados coletados na cidade são enviados para as plataformas de software ou para as aplicações para que sejam armazenados e processados possibilitando a criação de serviços inovadores para a cidade. Diversas iniciativas de Cidades Inteligentes usam IoT para a manutenção e gerenciamento dos dispositivos da cidade, como por exemplo o SmartSantander (Sanchez et al. 2014) que já possui mais de 20 mil sensores instalados na cidade de Santander, o Padova Smart City (Zanella et al. 2014), que possui mais de 300 sensores instalados e o Array of Things, que está instalando uma grande rede de sensores na cidade de Chicago. A Internet das Coisas possui uma enorme quantidade de aplicações potenciais em Cidades Inteligentes. Alguns exemplos são: monitoramento da estrutura de prédios históricos, detecção se latas de lixo estão cheias, monitoramento de barulho perto de áreas críticas como escolas e hospitais, monitoramento das condições de semáforos e lâmpadas de iluminação pública e o monitoramento do uso de energia elétrica e água em Casas Inteligentes (Zanella et al. 2014) Big Data A expressão Big Data se refere a um conjunto de técnicas e ferramentas para o armazenamento e manipulação de conjuntos de dados muito grandes, onde tecnologias tradicionais, como bancos de dados relacionais e ferramentas de processamento sequencial, não suportam o vasto volume de dados (Chen et al. 2014; Demchenko et al. 2014). Big Data possui quatro características marcantes ilustradas na Figura 1.3: Volume: a quantidade de dados gerados e coletados em diversos tipos de aplicações está aumentando exponencialmente e as ferramentas de Big Data devem ser capazes de lidar apropriadamente com esse desafio. Variedade: os dados podem ser coletados de diferentes fontes e com diferentes formatos e estruturas; como dados estruturados como os dados dos cidadãos, dados semi-estruturados como os dados de sensores e os dados não-estruturados como câmaras de vídeo de segurança e de trânsito.

10 Velocidade: o processamento de dados deve ser rápido e, em muitos casos, em tempo real, ou esses dados podem se tornar inúteis como dados coletados de sensores de veículos, a análise de redes sociais e informações sobre o trânsito da cidade. Veracidade: como os dados serão coletados de múltiplas fontes de dados, é importante garantir a qualidade desses dados, utilizando fontes confiáveis e consistentes. Isso é importante para evitar erros comprometendo a análise dos dados. Figura Vs de Big Data Big Data não é apenas uma estrutura de armazenamento moderna e escalável como bancos de dados NoSQL, ou ferramentas de processamento paralelo poderosas como o Hadoop (Polato et al. 2014; Goldman et al. 2012), mas sim a transformação de todo o ciclo de vida dos dados dentro de um aplicação, para suportar a coleta, armazenamento, processamento, análise e visualização de grandes conjuntos de dados. No contexto de cidades inteligentes, ferramentas de Big Data estão sendo empregadas para permitir o gerenciamento da grande quantidade de dados gerados nas cidades. Por exemplo, dados que são gerados por sensores periodicamente sobre as condições da cidade como temperatura, qualidade do ar e pluviometria, dados gerados por cidadãos através de telefones celulares e redes sociais e veículos como ônibus que podem enviar periodicamente sua posição e velocidade para aplicações. Muitas ferramentas de Big Data já estão sendo usadas por iniciativas e plataformas de software para cidades inteligentes. Algumas dessas ferramentas são bancos de dados NoSQL (Khan et al. 2013; Bain 2014) como o MongoDB e o HBase, ferramentas de processamento paralelo (Parkavi and Vetrivelan 2013; Takahashi et al. 2012) como o Apache Hadoop e o Apache Spark, processadores de fluxos de dados em tempo real (Girtelschmid et al. 2013) como o Apache Storm e ferramentas de visualização de dados (Khan et al. 2013) como o RapidMiner.

11 Os bancos de dados NoSQL são utilizados principalmente para armazenar dados não estruturados da cidade, como por exemplo leituras de sensores e posições de veículos. Ferramentas de processamento paralelo são utilizadas para o processamento de grandes conjuntos de dados, e são utilizados tanto para processamento de dados históricos com o Hadoop ou Spark quanto para processamento em tempo-real de grandes fluxos de dados também com o Spark e o Storm. Há inúmeras possibilidades de aplicação de tecnologias e ferramentas de Big Data em cidades inteligentes. Podemos citar como exemplos o reconhecimento de padrões em trânsito usando dados históricos para descobrir as causas e evitar congestionamentos, facilitar as decisões de administradores da cidade usando análises sobre grandes conjuntos de dados, prever a quantidade de energia elétrica utilizada em diferentes dias e horários utilizando dados históricos e fluxos de dados em tempo real, prever a demanda do uso de transporte público utilizando dados históricos sobre a venda de passagens e detectar automaticamente problemas de segurança pública utilizando fluxos de dados de sensores e redes sociais (Al Nuaimi et al. 2015) Computação em Nuvem A Computação em Nuvem oferece uma infraestrutura elástica, robusta e altamente disponível para o armazenamento e processamento de dados, o que é essencial para aplicações de Cidades Inteligentes. Adicionalmente, uma cidade inteligente pode ser altamente dinâmica, requerendo reconfigurações automáticas de sua infraestrutura, o que é também facilitado pela computação em nuvem. Alguns autores (Distefano et al. 2012; Aazam et al. 2014) descrevem um novo paradigma a partir da combinação da Computação em Nuvem e da Internet das Coisas, chamando-o de Cloud of Things. A ideia é armazenar e processar todos os dados coletados de uma rede IoT em um ambiente de Computação em Nuvem, o que já é realizado em diversas iniciativas de cidades inteligentes (Mitton et al. 2012; Tei and Gurgen 2014). Outro conceito relacionado ao uso da Computação em Nuvem em Cidades Inteligente é o Software como Serviço (Software as a Service - SaaS) (Fox et al. 2013). Perera et al. estendem esse conceito, usando a expressão Sensing as a Service (Perera et al. 2014). O objetivo é fornecer a aplicações e serviços os dados de sensores em uma infraestrutura de Computação em Nuvem. A plataforma ClouT também usa esse conceito e define as expressões City Application Software as a Service (CSaaS) e City Platform as a Service (CPaaS) disponibilizando todos as funcionalidades da plataforma como serviços em um ambiente de Computação em Nuvem (Tei and Gurgen 2014). Resumindo, Computação em Nuvem é ideal para fornecer a infraestrutura para armazenar e executar os serviços de uma cidade. Os dados podem ser colhidos por uma rede implantada com as ideias de Internet das Coisas e enviadas para a infraestrutura de Computação em Nuvem, onde os dados podem ser processados utilizando ferramentas de Big Data. Essa combinação ajuda a oferecer diversos requisitos não-funcionais importantes como escalabilidade, elasticidade e segurança (Chen et al. 2014; Aazam et al. 2014).

12 1.4. Iniciativas de Cidades Inteligentes Nesta seção, apresentamos iniciativas e experimentos de cidades inteligentes realizados em cidades em diversos países ao redor do mundo. Alguns exemplos dessas cidades são: (1) Santander, cidade Espanhola que, utilizando a plataforma SmartSantander, realizou diversos experimentos de aplicações e serviços para o cidadão, (2) Barcelona, também na Espanha, que utiliza serviços inteligentes para a coleta de lixo e a utilização de carros elétricos, (3) Amsterdã na Holanda, onde foram desenvolvidos diversos projetos na área de trânsito, de monitoramento da cidade e apoio a realização de grandes eventos e (4) Chicago, nos Estados Unidos, que através da plataforma WindyGrid coleta diversos dados gerados na cidade, como ligações de emergência e dados de trânsito, para o monitoramento da cidade Santander Santader é uma cidade no norte da Espanha, capital da Cantábria e tem uma população de aproximadamente 180 mil habitantes. Nela foi implantada um projeto experimental, para o desenvolvimento de uma plataforma de cidade inteligente, chamado SmartSantander (Sanchez et al. 2014) financiado pela European Comission. Para esse projeto, foi implantada uma rede de mais de 20 mil sensores e atuadores na cidade que coletam uma grande quantidade de dados em diversas regiões da cidade, como temperatura, espaços livres de estacionamento, identificadores de pontos de interesse e luminosidade. Além dos sensores, a plataforma também coleta dados de ônibus, caminhões de lixo e táxis utilizando dispositivos móveis instalados nos veículos. A Figura 1.4 mostra um mapa no qual cada ponto é uma elemento da cidade que envia dados para a plataforma. Figura 1.4. Mapa dos elementos da plataforma Smart Santander A plataforma SmartSantander foi utilizada para o desenvolvimento de vários projetos como, por exemplo, para mostrar para os usuários os lugares livres para estaciona-

13 mento na cidade e também para prever a utilização desses lugares em eventos na cidade (Vlahogianni et al. 2014). Foi desenvolvida também uma aplicação de realidade aumentada 4 para dispositivos móveis que contém informação de mais de 2700 pontos de interesse da cidade como museus, livrarias, pontos de ônibus, oficinas de turismo e estações de aluguel de bicicletas, além de mostrar em tempo real a posição de ônibus e taxis Barcelona Barcelona é uma cidade Espanhola, capital da região da Catalunha, e tem uma população de aproximadamente 4,7 milhões de habitantes. O projeto BCN Smart City 5 desenvolve diversas iniciativas científicos e comerciais para tornar a cidade mais inteligente. Alguns exemplos de projetos são a implantação de uma rede de sensores para notificar quando as lixeiras da cidade estão cheias, o desenvolvimento de dashboards para o monitoramento das condições da cidade e um portal de dados abertos da cidade que podem ser utilizados para a implementação de aplicações e serviços para os cidadãos. A cidade de Barcelona também está desenvolvendo projetos para incentivar o uso de formas sustentáveis de transporte, como um projeto para estimular o uso de carros elétricos, no qual mais de 300 pontos de recarga de carros foram instalados na cidade e o projeto para o uso de bicicletas compartilhadas que conta com mais de 420 estações para o empréstimo de bicicletas. Outro aspecto interessante, é a liberação de diversos dados para que a população possa acompanhar e fiscalizar o poder público. O portal de dados abertos da cidade 6 disponibiliza uma grande quantidade de dados da administração pública como orçamento e despesas, dos serviços oferecidos pela cidade e dados sobre a população da cidade. Além das aplicações apresentadas, a prefeitura da cidade de Barcelona patrocinou o desenvolvimento da plataforma Sentilo (Bain 2014), que é responsável pela administração, monitoramento e coleta de dados de diversos sensores espalhados pela cidade. Alguns exemplos de sensores utilizados nessa plataforma são: sensores que indicam a utilização de lixeiras na cidade, mapeamento dos pontos de acesso a internet, sensores de luminosidade e de temperatura. Depois de concluída a implementação da plataforma, o código fonte foi liberado sob a licença LGPL3 7. A Figura 1.5 mostra uma tela da plataforma com alguns dos sensores implantados na cidade Amsterdã Amsterdã é a capital da Holanda e tem uma população de aproximadamente 2,5 milhões de habitantes. Nessa cidade, estão sendo realizados diversos projetos e experimentos para tornar a cidade mais inteligente e aumentar a qualidade de vida da população. Essas iniciativas contam com a colaboração do governo, universidades, empresas e da população da cidade. Existem projetos em diversos domínios de aplicações como Smart Grids, trânsito, redução da emissão de poluentes e no sensoriamento da cidade. 4 SmartSantanderRA BCN Smart City OpenData BCN Sentilo -

14 Figura 1.5. Sensores implantados com a plataforma Sentilo O primeiro Smart Electricity Grid da Holanda está sendo implantado em uma região da cidade com aproximadamente 10 mil habitações. Nessa rede é possível que os usuários consumam e produzam energia e que possam acompanhar em tempo real o uso de energia em suas casas. Além disso, esse projeto também facilita o monitoramento e manutenção da rede pelas autoridades da cidade. Na área de controle e monitoramento de trânsito, alguns projetos interessantes que estão sendo realizados na cidade são: o incentivo ao uso de carros elétricos, disponibilizando estações de recarga de bateria em várias partes da cidade, o monitoramento das principais vias da cidade para o rápido atendimento de problemas no trânsito, a reserva de vagas de estacionamento na cidade, evitando a busca por uma vaga, diminuindo a emissão de CO 2 e o incentivo ao uso de bicicletas. Existem ainda diversos projetos para aumentar a transparência dos gastos e ações dos administradores da cidade, entre eles o Budget Monitoring que permite que cidadãos e entidades acessem e façam sugestões para o orçamento da cidade, o Smart City SDK, que permitem desenvolvedores de aplicações utilizem os dados coletados na cidade em tempo real como dados de trânsito, chegadas e partidas de aviões e o clima e o AmsterdamOpent que é uma plataforma para que cidadãos façam sugestões para os governantes da cidade. Outro projeto interessante, é o CitySDK Tourism API (Pereira et al. 2015), uma ferramenta que permite o desenvolvimento de aplicações para ajudar os turistas que visitam a cidade. Essa ferramenta coleta os dados do portal de dados abertos da cidade, que estão em arquivos difíceis de serem processados por computadores como CSV, XLS e arquivos texto e os disponibiliza em uma API de fácil acesso e processamento para as aplicações. Alguns dos dados compartilhados são os pontos de interesse da cidade como museus, parques e construções históricas, eventos que estão acontecendo na cidade e itinerários turísticos Chicago O WindyGrid (Thornton 2013) é uma plataforma que tem o objetivo de coletar, armazenar e processar os dados da cidade. Com isso, é possível visualizar as operações da cidade

15 de forma unificada utilizando dados em tempo real e dados históricos. Essa ferramenta é uma iniciativa da administração municipal de Chicago nos Estados Unidos. Alguns dos dados coletados da cidade são estáticas e eventos sobre o trânsito da cidade, ligações de telefones de emergência (911), dados sobre edifícios públicos e publicações sobre a cidade em redes sociais como o Twitter. Na implementação da plataforma foram utilizadas ferramentas de Big Data como o banco de dados NoSQL MongoDB e ferramentas de processamento paralelo. A plataforma disponibiliza três funções principais para os administradores da cidade: monitoramento de incidentes utilizando dados das ligações de emergência e de redes sociais; visualização de dados históricos, no qual o usuário pode ver todos os dados relacionados a um mesmo evento; e a análise de dados avançados em tempo real, na qual são mostrados, em um mapa da cidade, eventos que estão ocorrendo na cidade utilizando diversas fontes de dados. Além da plataforma WindyGrid, Chicago possui um completo portal de dados abertos 8 com milhares de fontes de dados sobre a cidade como por exemplo, o nome, salário e cargo de todos os funcionários da administração municipal, registro de ocorrências policiais, mapa veículos abandonados e dados censitários da população da cidade Outras Iniciativas de Cidades Inteligentes Búzios, no estado do Rio de Janeiro, é uma das primeiras cidades do Brasil a (Fortes et al. 2014) iniciar um projeto para a implantação de uma infraestrutura de Cidade Inteligente. O projeto tem três objetivos principais, tornar a cidade mais sustentável, com uso mais racional dos recursos e com mais eficiência. Entre as principais ações realizadas na cidade estão a implantação de uma rede de energia elétrica inteligente, a criação de prédios inteligentes, onde seja possível monitorar o uso de recursos de casas e edifícios públicos e comerciais e a melhoria dos sistemas de comunicação da cidade utilizando tecnologias de comunicação como Wi-Fi, redes Mesh e pelas linhas de energia (Power Lines Communication - PLC). Em Dublin, na Irlanda, existem dois projetos principais para tornar a cidade mais inteligente. O primeiro é a plataforma de dados abertos Dublinked (Stephenson et al. 2012) que possibilita a cidadãos, empresas e pesquisadores o acesso a mais de 200 conjuntos de dados, entre eles dados em tempo real das posições dos ônibus, monitoramento da cidade e de estações de aluguel de bicicleta. O segundo, é um conjunto de dashboards 9 que disponibiliza diversas informações como temperatura, qualidade do ar níveis de ruído e nível dos rios em diversas partes da cidade. Manchester, na Inglaterra, possui diversos projetos para tornar a cidade mais inteligente com três objetivos principais: engajar a população na tomada de decisões da cidade, aumentar a quantidade de empregos através da educação e criar serviços digitais inovadores para a população através de uma moderna infraestrutura tecnológica (Manville et al. 2014). O principal projeto sendo desenvolvido na cidade é o de construção de casas inteligente, na qual os moradores podem verificar em tempo real o uso de recursos 8 Chicago Data Portal Dublin DashBoards -

16 utilizados como energia elétrica e água. O objetivo desse projeto é diminuir a quantidade das emissões de carbono na cidade e na economia de recursos naturais. O projeto Intelligent Thessaloniki (Komninos and Tsarchopoulos 2013) desenvolve diversos projetos na cidade de Thessalonica, Grécia, com o objetivo de implementar redes sem fim, espaços urbanos inteligentes, aplicações na Internet e serviços digitais para facilitar a vida dos cidadãos. Nesse projeto a cidade foi dividida em 5 distritos, e em cada um deles são testados diferentes projetos ligados a comunidade local, como por exemplo, na região portuária foram implantados projetos para melhoria do trânsito, na região central projetos para melhoria dos negócios e para o treinamento dos cidadãos nos serviços digitais e na região da universidade, projetos para melhoria de educação e para a criação de startups. Seattle é considerada por alguns rankings a cidade mais inteligente dos Estados Unidos 10. Nessa cidade foi realizada uma pesquisa (AlAwadhi and Scholl 2013) com cidadãos e agentes públicos questionando quais os principais serviços, aplicações e iniciativas que estão sendo desenvolvidas para a melhoria da qualidade de vida da população da cidade e quais os seus maiores benefícios. Entre os projetos citados estão o portal de dados abertos da cidade 11, a infraestrutura para apoiar o uso de carros elétricos e a instalação de um CRM (Customer Relationship Management) para controlar a comunicação de cidadãos com a prefeitura. A maioria dos benefícios apontados na adoção desses projetos são a melhoria dos serviços da cidade, a diminuição de custos, o aumento na eficiência e a economia de energia elétrica. Masdar é um bairro na cidade de Abu Dhabi, nos Emirados Árabes Unidos que está sendo construído com o objetivo de testar diversas iniciativas de Cidades Inteligentes, principalmente no uso de fontes energéticas renováveis, no uso consciente de água e na redução da quantidade de lixo gerado. Além disso, a cidade foi planejada com uma rede de transporte inteligente para reduzir a necessidade do uso de veículos individuais, diminuindo a emissão de poluentes. Nesse bairro, todas as construções são projetadas de forma que economizem os recursos e produzam a própria energia com o uso de painéis solares. Em São Paulo, diversas iniciativas estão sendo tomadas para a melhoria da qualidade de vida dos cidadãos, como por exemplo, a criação de faixas exclusivas de ônibus e de ciclovias, o incentivo ao uso e compartilhamento de bicicletas e a criação de laboratórios de inovação para buscar maneiras criativas de utilizar a tecnologia da informação para resolver problemas da cidade. Entre os projetos desenvolvidos recentemente na cidade, encontram-se: o portal de dados abertos da cidade 12, o GeoSampa 13, que disponibiliza diversas dados cartográficos da cidade como a localização dos equipamentos públicos, pontos de ônibus, árvores, feiras livres, pontos de alagamento, etc. e a API Olho Vivo 14, que permite a descoberta em tempo real da posição de todos os ônibus da cidade, informação esta que permitiu o desenvolvimento de vários aplicativos móveis oferecendo data.seattle.gov Dados Abertos São Paulo GeoSampa API Olho Vivo -

17 informações sobre o transporte público na cidade Plataformas de Cidades Inteligentes Nesta seção serão apresentadas diversos projetos de pesquisa para o desenvolvimento de plataformas de software para cidades inteligentes que utilizam as tecnologias descritas na seção 1.4. O objetivo da maioria dessas plataformas é oferecer de forma integrada diversos requisitos funcionais e não-funcionais para facilitar a implementação de aplicações de cidades inteligentes OpenIoT O OpenIoT é uma plataforma para suportar a criação de aplicações baseadas na Internet das Coisas, essa plataforma é utilizada no projeto Vital (Petrolo et al. 2014) para a implantação de um ambiente de Cidades Inteligentes em diversas cidades da Europa como Londres, Turim e Madrid. A Figura 1.6 apresenta uma visão geral da arquitetura dessa plataforma, a qual possui três planos: o Plano Físico, o Plano Virtualizado e o Plano de Utilidades e Aplicações. Figura 1.6. Plataforma OpenIoT (Petrolo et al. 2014) O Plano Físico é um middleware responsável por coletar, filtrar, agregar e limpar os dados de sensores, atuadores e diversos outros tipos de dispositivos. Ele age como

18 uma interface entre o mundo físico e a plataforma OpenIoT. A versão atual do OpenIoT usa o X-GSN (Calbimonte et al. 2014), um middleware de código aberto para gerenciar, controlar e monitorar dispositivos IoT. O Plano Virtualizado tem o objetivo de armazenar os dados, executar serviços e agendar a execução desses serviços. Os principais componentes dessa camada são os seguintes: O Agendador (Scheduler) que recebe requisições por serviços e garante o acesso aos recursos que esses serviços necessitam como fluxos de dados e tempo de processamento. É também responsável por identificar os sensores necessários para a execução dos serviços. O Armazenamento de Dados na Nuvem (Cloud Data Storage) armazena todos os dados da plataforma, i.e., os dados coletados da rede de sensores da cidades, de configuração da plataforma e das aplicações que são executadas na plataforma. Para o armazenamento e processamento dos dados capturados na cidade é utilizado o Linked Sensor Middleware, que possibilita o armazenamento e processamento de dados utilizando ontologias com o formato padrão RDF no banco de dados Virtuoso 15 (Le-Phuoc et al. 2012). O Gerenciador de Serviços e Utilidades (Service Delivery and Utility Manager) tem quatro funções principais: possibilitar a definição de serviços sobre a plataforma, executar os serviços requisitados por usuários e aplicações, permitir a definição de parâmetros de configuração da plataforma e fazer o monitoramento de toda a infraestrutura que é executada na plataforma. Adicionalmente, esse componente mantém um histórico de todos os serviços utilizados na plataforma para permitir a cobrança pelo seu uso. A Camada de Utilidades e Aplicações é a interface da plataforma com o usuário e possui os três componentes seguintes: A Definição de Requisições (Request Definition) permite que usuários definam novas aplicações usando os serviços e os dados que estão disponíveis na plataforma, permitindo inclusive a composição de serviços. A Apresentação de Requisições (Request Presentation) executa uma aplicação criada no componente Definição de Requisições. Quando uma aplicação é executada, ela se comunica com os componentes Gerenciador de Serviços e Utilidades para recuperar os resultados da execução dos serviços na plataforma. A Configuração e Monitoramento (Configuration and Monitoring) permite a configuração dos parâmetros da plataforma como, por exemplo, intervalos para a leitura de sensores, prioridade de serviços e aplicações e permissões de usuários e o monitoramento da execução de todos os componentes e dispositivos da plataforma. 15 Virtuoso -

19 Utilizando a plataforma OpenIoT, pesquisadores desenvolveram um sistema para o gerenciamento de lixo de uma cidade (Anagnostopoulos et al. 2015). Nessa aplicação, existem sensores dentro das cestas de lixo indicando se ela está cheia ou vazia. As cestas podem ser priorizadas para o recolhimento do lixo dependendo de sua localização, por exemplo, cestas próximas a escolas ou hospitais. Além disso, o sistema calcula a quantidade de lixo coletado e a quantidade de quilômetros rodados pelos caminhões de lixo para possibilitar a análise dos dados. O OpenIoT é uma plataforma bastante completa atendendo à maioria dos requisitos necessários para a criação de uma cidade inteligente. Os pontos fortes dessa plataforma são o middleware para o armazenamento dos dados coletados na cidade, suas ferramentas para a definição dos serviços e o fato da plataforma ser de software livre. Entretanto, a plataforma não oferece coleta de dados de outras fontes importantes como redes sociais e não oferece suporte para o pré-processamento dos dados, o que é bastante relevante quando a quantidade de dados é muito grande SmartSantander SmartSantander é uma plataforma experimental para o desenvolvimento de aplicações e serviços para Cidades Inteligentes. Ela é composta por um grande número de dispositivos IoT implantados em diversos cenários urbanos que coletam diferentes tipos de dados, uma rede de computadores, chamados Gateways que gerenciam e monitoram esses dispositivos e Servidores, que armazenam e processam os dados coletados na cidade. A arquitetura da plataforma SmartSantander é formada pelas três camadas seguintes: IoT Nodes são os nós físicos implantados na cidade. A maioria desses dispositivos são de baixa capacidade de processamento e na maioria dos casos apenas coletam algum dado da cidade. Por estarem implantados no ambiente urbano, esses dispositivos estão sujeitos a falhas e vandalismo, por isso é necessário a monitoração e manutenção dos dispositivos. IoT Gateways responsáveis por conectar os dispositivos espalhados pela cidade aos servidores nos quais os dados serão armazenados e processados. Essa camada também é responsável pela monitoração dos dispositivos que estão conectados a cada gateway. Eles são responsáveis pela gestão desses dispositivos e podem reconfigurar os dispositivos automaticamente e em tempo de execução. Servers nos quais os dados serão armazenados e processados. Essa camada é composta por hardware de alto poder computacional para garantir a escalabilidade e elasticidade da plataforma. Esses servidores podem servir como repositórios de dados, servidores de aplicações e serviços para a mineração e processamento dos dados. A Figura 1.7 mostra um exemplo da arquitetura do SmartSantander sendo utilizada por uma aplicação para o sensoriamento participativo na cidade. Na camada do servidor existem componentes para fazer o diretório dos dispositivos que existem na cidade, um subsistema de apoio a aplicações que é responsável pelo armazenamento e acesso aos dados e o componente especifico da aplicação.

20 Figura 1.7. Architetura da Plataforma SmartSantader (Sanchez et al. 2014) A Figura 1.7 mostra também que podem existir diversos gateways que se conectam a um conjunto de nós espalhados pela cidade. Os gateways recebem os dados dos dispositivos e os enviam para o servidor e também monitoram os dispositivos. A plataforma SmartSantander tem como pontos fortes (1) a coleta de dados de uma grande rede de sensores da cidade de Santander, que mostra que é possível suportar o grande fluxo de dados em uma plataforma de Cidade Inteligentes, (2) a monitoração dos dispositivos espalhados pela cidade, que possibilita a fácil solução de problemas como dispositivos que perdem comunicação com a plataforma ou quebrados e (3) a possibilidade do uso da plataforma para o desenvolvimento de várias aplicações para a cidade. Usando a infraestrutura do SmartSantander foram desenvolvidos diversos outros projetos, como por exemplo o SEN2SOC (Vakali et al. 2014) que captura fluxos de dados dos sensores da cidade e de redes sociais dos cidadãos para criar aplicações. Dois exemplos de aplicações são a reação dos cidadãos a algum evento na cidade e a construção de mapas de calor com os dados sobre a poluição do ar na cidade. Outro projeto é o CiDAP (Cheng et al. 2015) que será apresentado a seguir CiDAP A plataforma CiDAP (City Data and Analytics Platform) utiliza ferramentas de Big Data com o objetivo de processar o grande volume de dados coletados da cidade para adicionar

21 inteligência e contexto nas aplicações e serviços desenvolvidos para a cidade. Os dados processados pela plataforma são coletados por um Middleware IoT independente. A plataforma foi testada utilizando os dados do SmartSantander (Cheng et al. 2015). A Figura 1.8 apresenta os cinco principais componentes da sua arquitetura: Figura 1.8. Plataforma CiDAP (Cheng et al. 2015) Os IoT-Agents se conectam com o middleware IoT como um gateway para coletar os dados dos dispositivos e armazenar na plataforma. Cada fonte de dados disponível no middleware IoT é mapeado em um IoT Agent. Os IoT-Brokers agem como uma interface unificado para os IoT Agents, facilitando o acesso aos dados coletados pelo middleware. Esse componente se comunica com o Repositório de Big Data para enviar os dados que serão armazenados ou com o CityModel para serem utilizados diretamente nas aplicações. O Big Data Repository armazena os dados coletados da cidade e também os dados processados utilizando o componente de processamento de Big Data. A plataforma utiliza o banco de dados NoSQL CouchDB 16, o qual armazena os dados em documentos no formato JSON. Esse componente possui também uma ferramenta de processamento interno para fazer processamentos simples e rápidos nos dados como a transformação dos dados em novos formatos ou a criação de novas tabelas e visões. O Big Data Processing é responsável por processamentos complexos ou demorados como a agregação dos dados ou algoritmos de aprendizado de máquina usando 16

22 os dados armazenados no repositório de Big Data. Além disso, esse componente também processa dados históricos utilizando processamento em lote ou processa os dados em tempo real utilizando fluxos de dados. Esse componente é implementado utilizando a ferramenta Apache Spark (Zaharia et al. 2010). O City Model Server é a interface da plataforma para as aplicações externas. Ele é implementado como uma API com uma interface para os principais dados da cidade, como dados de sensores e resultados de análise dos dados. Esse componente possibilita dois tipos de consultas aos dados da plataforma, uma utilizando uma API REST na qual é possível efetuar consultas aos últimos valores coletados por um sensor ou outro dispositivo ou a resultados de algum processamento. A outra forma de consulta é a assinatura a uma fonte de dados, assim, a aplicação recebe periodicamente dados dessa fonte através de um mecanismo de publicação/assinatura. A plataforma CiDAP tem como objetivo armazenar e processar um grande volume de dados urbanos. Isso é importante porque a quantidade de dados coletados em uma cidade inteligente será muito grande. Os pontos fortes dessa arquitetura são a preocupação com a escalabilidade e elasticidade das estruturas de armazenamento e processamento. Além de disponibilizar ferramentas para o processamento de dados históricos e em tempo real, outro fator interessante é que a plataforma já foi efetivamente testada utilizando os dados reais do SmartSantander Arquitetura Baseada em Computação em Nuvem e Big Data para Cidades Ingeligentes Pesquisadores de três universidades inglesas propuseram uma arquitetura baseada em Computação em Nuvem e Big Data para a construção de uma plataforma de cidades inteligentes com o objetivo de analisar todos os dados coletados de uma cidade (Khan et al. 2015). Além da arquitetura, no projeto também foi feita uma implementação experimental da plataforma utilizando apenas ferramentas de código aberto. A Figura 1.9 apresenta as camadas e componentes dessa arquitetura. A arquitetura é composta por três camadas, a camada inferior consiste em repositórios distribuídos e heterogêneos e diversos sensores que estão conectados à plataforma. O objetivo dessa camada é coletar, limpar e classificar os dados utilizando padrões abertos para a representação de dados como XML e JSON e algoritmos de aprendizado de máquina. Na implementação experimental foi utilizado o banco de dados Cassandra 17 para a implementação dessa camada. A camada intermediária apoia o desenvolvimento de workflows para o desenvolvimento de serviços utilizando os repositórios de dados. Entretanto, os dados coletados podem estar em diferentes formatos e sem nenhuma relação entre eles, por isso, existe um componente para o entendimento e a ligação dos dados utilizando ferramentas de Web Semântica. Para a implementação experimental foi utilizado o banco de dados Virtuoso, que possibilita a criação de banco de dados semânticos com RDF (Resource Description Framework). 17 Apache Cassandra -

23 Figura 1.9. Arquitetura Baseada em Computação em Nuvem e Big Data para Cidades Ingeligentes Na camada superior, existe um motor de análises que utiliza os serviços desenvolvidos com os workflows e os dados ligados para fazer processamentos que sejam necessários para as aplicações desenvolvidas sobre as plataformas. Nessa camada, podem ser utilizadas ferramentas que processam uma grande quantidade de dados com algoritmos de aprendizado de máquina para entender o comportamento da cidade. Na implementação experimental da plataforma, foi utilizado o Apache Spark (Zaharia et al. 2010). Para testar a implementação experimental da plataforma, foram utilizados os dados da cidade de Bristol, na Inglaterra, que possui um portal de dados abertos 18. Para esse teste, foram coletados diversos conjuntos de dados da cidade e, utilizando a plataforma, esses dados foram relacionados e algumas aplicações foram desenvolvidas. A plataforma tem como pontos fortes o suporte a vários requisitos não-funcionais de cidades inteligentes como escalabilidade e elasticidade, a possibilidade da ligação entre os dados utilizando ferramentas de Web Semântica e o uso de diversas ferramentas prontas e de código livre em sua implementação como o Apache Spark e o Apache Cassandra Concinnity: Uma plataforma genérica para aplicações de Big Data A plataforma Concinnity (Wu et al. 2014) tem o objetivo de facilitar a construção de aplicações utilizando dados de sensores, contribuição coletiva e compartilhamento de dados e serviços. Para isso, a plataforma disponibiliza os dados coletados de sensores para aplicações através de uma interface de acesso aos dados da plataforma disponibilizados em um ambiente de computação em nuvem e em uma ferramenta para o desenvolvimento de workflows. A Figura 1.10 apresenta as camadas e componentes da arquitetura da plataforma Concinnity. 18 Open Data Bristol -

24 Figura Plataforma Concinnity A plataforma é formada por cinco camadas. Application Editor disponibiliza um editor de aplicações que facilita o uso dos recursos da plataforma para a construção de novas aplicações. HierSynth é um servidor para a execução de workflows. Data Base Layer é responsável por disponibilizar um ambiente elástico para o armazenamento de uma grande quantidade de dados. Application Layer é responsável pela execução das aplicações da plataforma. Finalmente, Client Layer é a interface da plataforma com os usuários finais. A Application Editor é uma ferramenta colaborativa para o desenvolvimento rápido de aplicações que utilizam os dados disponíveis na plataforma. Essa ferramenta possui uma linguagem de consulta que possibilita a recuperação, filtragem e composição dos dados, um editor de workflows para a construção de fluxos de processamento dos dados, um agendador de tarefas para programar a execução das aplicações, um visualizador dos resultados para o teste das aplicações e, finalmente, um publicador de serviços, que disponibiliza as aplicações desenvolvidas para todos os usuários da plataforma. O HierSynth é um servidor disponível em um ambiente de Computação em Nuvem para a execução dos serviços necessários para a execução das aplicações que foram desenvolvidos no editor de aplicações. A Data Base Layer é o repositório de dados da plataforma, no qual são armazenados os dados dos sensores, aplicações e da plataforma em si. Na sua implementação, foram utilizados o banco de dados MongoDB 19, que é um banco de dados NoSQL sem esquema, o que permite a flexibilização do modelo de dados da plataforma facilitando a 19 MongoDB -

25 agregação dos dados, e o banco de dados relacional MySQL 20 para o armazenamento dos dados das aplicações e de configuração da plataforma. A plataforma usa ainda ontologias para consultas mais sofisticadas utilizando a linguagem SPARQL. A Application Layer contém a lógica de negócios para a execução dos serviços, para o controle de acesso da plataforma, para a gestão dos dados e para permitir a colaboração dentro da plataforma. Essa camada também faz toda a comunicação com os serviços de execução de workflows e para acesso aos dados, mantendo a modularidade da plataforma. A Client Layer disponibiliza uma interface Web para a visualização dos dados dos sensores, um catálogo das aplicações e serviços disponíveis na plataforma e uma aplicação baseada em uma Wiki para a contribuição e compartilhamento de conhecimento entre os usuários da plataforma. Um estudo de caso utilizando a plataforma em cidades inteligente foi realizado utilizando dados de 140 sensores de qualidade do ar da cidade de Londres. A partir dos dados dos sensores e utilizando informações sobre o trânsito da cidade foi feita uma análise sobre o impacto das emissões de poluentes de veículos sobre as áreas mais poluídas da cidade. Também foram utilizados algoritmos de aprendizado de máquina para verificar a confiabilidade dos dados. A plataforma tem como pontos fortes o suporte para a implementação de aplicações dentro da plataforma, contribuindo para a colaboração entre seus usuários, a utilização de tecnologias como bancos de dados NoSQL e Computação e Nuvem para permitir a escalabilidade e elasticidade da plataforma e o uso de várias representações dos dados para facilitar seu uso ClouT - Cloud of Things for empowering the citizen in smart cities A projeto nipo-europeu ClouT (Tei and Gurgen 2014) tem o objetivo de integrar a Computação em Nuvem e a Internet das Coisas para possibilitar, através de serviços digitais, a criação de cidades inteligentes explorando múltiplas fontes de dados. A plataforma disponibiliza diversos requisitos funcionais para facilitar o desenvolvimento de aplicações como a coleta, integração, armazenamento e processamento dos dados da cidade. A Figura 1.11 apresenta a arquitetura geral da plataforma. A plataforma é composta por duas camadas, a CIaaS (City Infraestructure as a Service) e a CPaaS (City Platform as a Service). Essas camadas disponibilizam seus recursos através de serviços em um ambiente de Computação em Nuvem. A primeira camada, CIaaS, gerencia um conjunto de recursos físicos garantindo a interoperabilidade entre eles utilizando tecnologias de virtualização. Todos os recursos dessa camada são acessados através de APIs, permitindo o acesso a qualquer recurso físico da cidade inteligente. Essa camada possui os cinco componentes principais seguintes: O componente Sensorization and Actuatorization é responsável pela comunicação da plataforma com diversas fontes de dados da cidade e dos usuários para a co- 20 MySQL -

26 Figura Plataforma ClouT leta dos dados, como aplicações legadas, smartphones e redes sociais, transformandoos em sensores e atuadores integrados à plataforma. O IoT Kernel gerencia os dispositivos IoT da cidade, permitindo a exclusão, adição, edição e monitoramento dos dispositivos. O Computing and Storage inclui todo o software e hardware necessários para oferecer um infraestrutura escalável e confiável para armazenamento de dados e serviços e a hospedagem de aplicações. O Interiperability and City Resource Virtualization é responsável por validar, converter e relacionar os dados coletados na plataforma. Essa camada torna os serviços da plataforma transparente, unificando todo o acesso aos dados e serviços a partir de um modelo único da cidade. O City Infrastructure Management oferece funcionalidades centralizadas para a busca e descoberta de recursos na cidade bem como a gestão de eventos por eles gerados. A segunda camada, a CPaaS, possui um conjunto de serviços que possibilitam o desenvolvimento e a composição de aplicações para as cidades. Os componentes dessa camada são: City Resource Access é o middleware que possibilita armazenamento e recuperação de dados e meta-dados sobre os recursos da cidade.